-
公开(公告)号：CN112200758B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202011087333.4
申请日：2020-10-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重张量低秩模型的多模态三维医学图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、将多幅三维医学图像输入至双重张量低秩模型；步骤S2、通过双重张量低秩模型将每一幅三维医学图像均分解为第一前景部分、第一背景部分和第一纹理部分；步骤S3、将第一前景部分进行融合，得到第二前景部分，将第一背景部分进行融合，得到第二背景部分，将第一纹理部分进行融合，得到第二纹理部分；步骤S4、将第二前景部分、第二背景部分和第二纹理部分进行融合得到融合图像，输出融合图像；本发明提出的方案相对现有技术可以更为有效地提取源图像特征，具有更好的融合性能，并且相对于二维融合方法，本发明不会破坏三维结构信息。
-
公开(公告)号：CN112200758A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011087333.4
申请日：2020-10-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双重张量低秩模型的多模态三维医学图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、将多幅三维医学图像输入至双重张量低秩模型；步骤S2、通过双重张量低秩模型将每一幅三维医学图像均分解为第一前景部分、第一背景部分和第一纹理部分；步骤S3、将第一前景部分进行融合，得到第二前景部分，将第一背景部分进行融合，得到第二背景部分，将第一纹理部分进行融合，得到第二纹理部分；步骤S4、将第二前景部分、第二背景部分和第二纹理部分进行融合得到融合图像，输出融合图像；本发明提出的方案相对现有技术可以更为有效地提取源图像特征，具有更好的融合性能，并且相对于二维融合方法，本发明不会破坏三维结构信息。
-
Search Results
2
records
(took 0.015 seconds)
